Come rimanere competitivi nell'imminente forza lavoro guidata dall'intelligenza artificiale

Dayle Hall: 

Salve. Benvenuti al nostro podcast, Automatizzare l'impresa. Sono il vostro ospite, Dayle Hall, CMO di SnapLogic. Questo podcast è stato ideato per fornire alle organizzazioni gli approfondimenti e le best practice su come integrare, automatizzare e trasformare la propria azienda.

Il nostro ospite di oggi ha iniziato come ingegnere robotico, il primo di questi, non abbiamo mai avuto un ingegnere robotico in questo podcast. Poi ha deciso di cambiare carriera e di buttarsi nel settore dell'automazione, che è uno spazio enorme. Avremo quindi una bella conversazione. Ha aiutato le start-up a crescere attraverso la tecnologia. Si occupa di AI e di analisi ed è un leader dell'automazione da circa 20 anni. Ha una grande esperienza nell'aiutare le aziende a ottenere vantaggi strategici, non solo migliorando la loro infrastruttura IT, ma anche vantaggi strategici e guidando le decisioni aziendali utilizzando i dati. Diamo il benvenuto al nostro podcast al direttore senior di AI, analisi e automazione di McKesson, JD Plagianis.

JD Plagianis:

Grazie, Dayle. È un piacere partecipare al vostro podcast oggi. Non vedo l'ora di rispondere alle domande e di sapere cosa il vostro pubblico ha in serbo per noi. Il suo pubblico è coinvolto in qualcuno di questi argomenti?

Dayle Hall:

Solo dopo aver postato. Quindi l'impegno arriva quando pubblichiamo, poi riceviamo altri commenti. E in alcune piattaforme è possibile fare commenti. 

JD Plagianis:

Capito.

Dayle Hall:

Ok. JD, è bello averti nel podcast. Anche in questo caso, sei il nostro primo ingegnere robotico. Abbiamo avuto persone diverse, con background diversi. È il primo, quindi non vedo l'ora. Prima di passare ad alcune domande sull'utilizzo dell'IA nelle start-up e sul potenziamento delle persone, perché questo è l'argomento di oggi, prima di tutto, mi dia un paio di minuti sul suo background, su come è arrivato a ricoprire questo ruolo in McKesson e su come si passa dalla robotica all'automazione.

JD Plagianis:

È una grande domanda ed è uno di quei momenti della vita in cui il mondo ti consegna una decisione che devi prendere. Nel mio caso, il mondo mi ha tolto una decisione. Ero felice di occuparmi di robotica e di fare carriera, poi ho scoperto di avere una clausola di non concorrenza e di non poter lavorare alla robotica per due anni dopo aver lasciato un'azienda. Così ho avuto un momento di svolta. Ed è stato un bene per me che l'azienda in cui sono entrato avesse altre cose da fare. Era un gruppo di ingegneri, ma aveva anche uno spazio di produzione. E questo mi ha permesso di fare perno e di avvicinarmi a Six Sigma. 

Mi è piaciuta molto la mentalità "lean" e ho potuto sfruttare il mio background in ambito software per arrivare ad automatizzare tutto quello che c'era sotto il sole. È stato molto stimolante. È stata una bella sensazione. Ho reso felici molte persone perché ho tolto loro molti lavori umili. Ma mi ha anche creato un dilemma, perché all'inizio della mia carriera mi sono reso conto che era così facile automatizzare ruoli che le persone avevano dedicato anni e anni a sviluppare e a svolgere, e il tempo che impiegavano a specializzarsi in un nuovo ruolo era più o meno lo stesso tempo che io impiegavo per automatizzare il ruolo successivo. Ho iniziato a sentirmi male perché temevo che se fossi riuscito a fare questo, e sono solo un ragazzo, ci sono un sacco di persone là fuori più intelligenti, più veloci e più brave di me in queste cose, avremmo potuto creare una classe di persone permanentemente non impiegabili perché non sarebbero mai riuscite ad arrivare a quel livello più velocemente di quanto qualcuno potesse automatizzarlo. 

Questo è stato il momento più importante per me, in cui ho deciso di allontanarmi dallo spazio dell'automazione in generale e di prendere il mio software e le mie conoscenze commerciali e sfruttarle per iniziare un percorso più analitico. Ovviamente, l'automazione genera molti dati. E ho avuto modo di vedere in prima persona, in grandi aziende, che le metriche, buone o cattive che siano, determinano il comportamento, che può essere buono o cattivo in relazione alla metrica. E capire come questo influenzasse il processo decisionale aziendale mi ha portato sulla strada dell'utilizzo dei dati per influenzare non solo le decisioni relative ai costi o ai profitti, ma anche quelle relative ai profitti, come le strategie di sviluppo del business. Era così facile, c'erano così tante opportunità in questo spazio e ho pensato: è perfetto. Così ho avuto il mio primo importante cambio di paradigma come collaboratore individuale, passando dalla soluzione di problemi di riduzione dei costi o di eccellenza operativa allo sviluppo del business e all'aumento delle entrate. Questo ha davvero trasformato la mia mentalità e mi ha portato nello spazio delle start-up. A quel punto non ho potuto resistere perché c'erano così tante opportunità là fuori. Da giovane, avevo tempo a disposizione e la passione di fare grandi cose. 

Così sono entrato nel mondo delle start-up. Ed è lì che ho avuto il mio secondo grande cambiamento di paradigma, che mi ha portato da collaboratore individuale a leader di persone, perché quando si è in una start-up non c'è abbastanza tempo nella giornata per fare tutte le cose. Anche se si cerca di automatizzare le cose, c'è sempre più da fare di quanto si riesca a fare e la definizione delle priorità diventa un grosso problema, ma ciò che conta davvero è trovare e motivare un team straordinario che diventi altamente performante. Questa è diventata la mia nuova passione nella vita e mi è servita molto per il resto della mia carriera, quando ho attraversato aziende di leadership aiutando ad entrare e a trasformare i team in team ad alte prestazioni.

Dayle Hall: 

Mi è piaciuto molto come progressione. Ovviamente, dal punto di vista della carriera, scoprire che non si poteva fare quello che si era fatto, almeno per due anni, è una svolta interessante e forzata, sono sicuro che ci sei passato. Ma è interessante che ora si guardi davvero all'empowerment delle persone, e lo approfondiremo un po', perché c'è - e lei stesso ne ha parlato - la sensazione che a volte con l'automazione, senza... e alcune di queste cose, c'è stata questa paura per un periodo di tempo in cui le persone sono nervose per la perdita di posti di lavoro, l'hai quasi percepita anche tu, ma ora ti sei mosso per tornare in questo spazio, probabilmente con una decisione molto consapevole, ma comprendendo che c'è potere lì, e non deve sempre far preoccupare le persone che stanno per perdere il loro lavoro.

JD Plagianis:

Già. Per tutto il tempo in cui sono stato fuori dal settore dell'automazione, ho continuato a riflettere sul problema. Ho visto cosa succede nei Paesi in cui il tasso di disoccupazione sale del 15%, 20%, 25%, e c'è un mucchio di gente che vuole essere produttiva, che vuole essere impiegata, che vuole avere quel legame morale che deriva dall'essere occupata e dal contribuire alla società, ma non può, e questo genera molta frustrazione, e si finisce per trovare modi di esprimerla che probabilmente non sono buoni per la società in generale. Quindi, sapendo che si tratta di un rischio, ho pensato a come effettuare una transizione. Poiché non si può impedire che l'automazione si verifichi, come si può cercare di sfruttarla in modo che porti a un futuro più produttivo, in cui abbiamo un milione di piccole comodità per tutti gli abitanti del pianeta e un costo della vita drasticamente ridotto, senza per questo licenziare tutti da un giorno all'altro? Come ci arriviamo? Io ho delle idee su come farlo, ed è uno dei motivi per cui lavoro in una delle più grandi aziende del mondo: spero che, man mano che implementiamo qui una strategia di IA che abbia senso, altre aziende possano venire a copiare e incollare quella strategia quando si rendono conto di averne bisogno e possano vedere in prima persona cosa funziona e cosa non funziona.

Dayle Hall: 

Si'. No, mi piace. Oggi tratteremo due argomenti: uno riguarda l'uso dell'intelligenza artificiale e di questo tipo di tecnologie, abbiamo parlato di integrazione, automazione, ma come si usano in una start-up. Ma continuiamo a parlare di questo argomento per un secondo, continuiamo a parlare di responsabilizzazione delle persone, di come utilizzare queste tecnologie con successo. Parliamo quindi di IA. Come vede oggi l'IA utilizzata in alcuni tipi di ruoli? E lei stesso l'ha appena inserita, ma avete in atto iniziative di IA nei ruoli di potenziamento e come la stanno usando per aiutare davvero le persone ad avere più successo, più produttività e non come strumento per allontanare potenzialmente le persone dall'azienda?

JD Plagianis:

Già. Credo che questo sia il momento perfetto per parlarne, visto che l'IA generativa è al top della popolarità in questi giorni. Quindi, per chi vi ascolta, se non state già usando l'IA per strutturare il vostro codice, o il vostro PowerPoint deck, o per fare le ricerche di base prima di dare il via a un progetto, allora siete nei guai perché chi vi sta accanto sta usando queste cose perché sono disponibili e sono incredibilmente economiche o gratuite da sfruttare in questo momento. Ricordo di aver letto solo un paio di settimane fa uno studio pubblicato dal MIT, che non credo sia ancora stato sottoposto a peer review, ma forse lo sarà quando uscirà questo podcast, che mostrava il primo aumento significativo della produttività dei colletti bianchi in 50 anni. Abbiamo avuto una tendenza al rialzo piuttosto costante nel tempo, senza mai un grande balzo. 

Lo studio condotto ha suddiviso i compiti in diverse fasi e nessuno ha utilizzato l'IA per sostituire l'intero lavoro. L'hanno usata per aumentare le diverse fasi delle loro attività e hanno finito per dedicare molto meno tempo al brainstorming e alla stesura del testo perché stavano sfruttando l'IA per questo. E questo ha permesso loro di risparmiare molto più tempo nella fase di editing finale e, ad esempio, se dovete tenere una presentazione, perfezionare il documento, esercitarvi nella presentazione, consegnarla e modificarla, questo è enorme dal punto di vista della produttività, perché potete generare diversi grafici di cose in anticipo. Se una sera avete il blocco dello scrittore, potete farvi aiutare dall'intelligenza artificiale generativa. 

E mi piace molto fare questo esempio perché l'ho fatto di recente come esperimento personale. Oltre all'intelligenza artificiale, sono un leader dell'automazione. Sono anche uno scrittore fallito da molti, molti anni e probabilmente ho una dozzina di libri mezzi finiti sul mio computer che non riesco mai a rendere abbastanza buoni. Ma l'altro giorno mi sono seduto e ho detto: "Farò qualcosa di abbastanza buono". E ho usato una certa IA generativa, di cui tutti avranno sentito parlare, per aiutarmi a scrivere un libro per bambini sul perché i gatti atterrano sulle zampe. E poi ho usato un'altra IA generativa, di cui probabilmente molti hanno sentito parlare, per illustrare quel libro. Ho unito le due cose in Word, l'ho salvato come PDF e l'ho pubblicato su Kindle Direct. L'intero processo mi ha richiesto meno di 45 minuti. Un amico mi ha detto, scherzando, che a questo punto non sono più un autore pubblicato, ma un editore pubblicato.

Dayle Hall:

Semantica, JD.

JD Plagianis:

Esattamente. Ma abbassa l'asticella per raggiungere la sufficienza. E quando si pensa agli affari, si tratta di arrivare a un livello sufficiente. Non deve mai essere perfetto. Deve essere abbastanza buono da migliorare la vita di qualcuno e da spingerlo a pagare per questo. E questo può accadere in qualsiasi campo. Perciò penso che tutti possano arrivare a un livello sufficiente molto più velocemente, per poi perfezionare le cose e realizzare 40 ore di lavoro in sole 4 ore o 10 ore. 

Dayle Hall:

Si. Credi che... Sono sicuro che stai esaminando la questione nella tua organizzazione, e sono sicuro che stai parlando con altre persone del settore. Ma ovviamente c'è ancora la sensazione che questo eliminerà alcuni tipi di lavoro, di cui possiamo parlare, lei ha illustrato che possiamo usare esempi in cui aumenta le capacità delle persone, le fa essere più produttive in altre cose, forse anche riducendo alcune delle settimane lavorative di 80 ore a 60 per alcune persone. Quali sono, secondo lei, le opportunità per un'azienda in determinati ruoli? Ad esempio, dove vede la grande crescita dell'IA, sia che si tratti di IA generativa o di IA in generale, dove vede che le imprese possono trarre vantaggio da queste tendenze attuali?

JD Plagianis:

Questa è un'ottima domanda e forse ha due risposte distinte in base alle dimensioni dell'azienda. Nelle imprese molto più piccole, la maggior parte dei dipendenti è più direttamente collegata alle attività di sviluppo del business, deve reagire immediatamente o fa parte dello sviluppo del business. Per questo motivo, è possibile aumentare il numero di dipendenti ed essere improvvisamente in grado di gestire più attività senza dover necessariamente crescere in modo lineare. In un'organizzazione molto più grande, probabilmente avete strutture scalabili, che non scalano in modo esponenziale in molti casi, ma scalano in modo lineare o meglio che lineare. 

Ora la domanda è: potete migliorare le prestazioni di questi reparti in modo da non essere più un collo di bottiglia per lo sviluppo del vostro business in questo spazio? Se immaginate un'azienda di grandi dimensioni che ha difficoltà a crescere in questo settore perché non c'è più molta torta da raggiungere con l'attuale modello di business, se riuscite ad aumentare i ricavi senza aggiungere costi in modo semi-lineare, improvvisamente potete adattare i vostri modelli di prezzo e puntare ad altri segmenti di mercato a cui prima non avevate accesso. E ciò consente di aumentare la scala grazie all'automazione, senza dover diminuire l'onere dei costi, in modo che un numero maggiore di persone abbia accesso a prodotti a prezzi più bassi rispetto al passato. E credo che questa sia la grande lezione per tutti coloro che sono in una start-up o in un'azienda in questo momento. Ci sono così tante esigenze non soddisfatte nel mercato di oggi che tutti vorremmo avere, come anche il vostro pubblico che sta ascoltando in questo momento, probabilmente 10 cose che vorrebbero avere per migliorare la loro vita, ma che sono semplicemente fuori dalla portata del prezzo. 

Dayle Hall:

Sì. Sono abbastanza vecchio da ricordare quando non avevamo i computer personali, ogni persona sul proprio desktop, sono così vecchio. Ma penso ancora che molto di questo sia solo il tempo per migliorare i processi, il tempo per pensare a quante volte vi siete seduti con i vostri libri e avete pensato: "Devo sedermi e scrivere questo". Non importa se si tratta di un'azienda, personalmente ritengo che non ci sia il tempo necessario. Quindi, come l'automazione, come l'RPA, quando è uscita all'epoca, se può prendere alcune delle cose più banali, se l'IA generativa può prendere alcuni degli ostacoli o dei blocchi dello scrittore o qualsiasi cosa sia... e questo ci dà l'opportunità di essere più produttivi, di ottenere di più dalla nostra attività e, ovviamente, di aiutare l'azienda e di aiutare noi stessi.

JD Plagianis:

La maggior parte di questi programmi di IA generativa, se si guarda ai loro set di dati di addestramento, proviene in gran parte da riviste economiche pubblicate negli ultimi decenni. Quindi, se c'è uno strumento che non conoscete nemmeno, basta che parliate con l'IA generativa per fare un brainstorming prima di iniziare un progetto, probabilmente potrete ottenere molte indicazioni che vi faranno risparmiare settimane di tempo quando inizierete a lavorare. E questo può significare la differenza tra un proof of concept a breve termine o la creazione di un prototipo che si realizza in poche settimane e un prototipo che si realizza in pochi mesi e non viene finanziato perché non è abbastanza veloce e un altro progetto ha un ROI più elevato.

Dayle Hall: 

No, di sicuro. Pensa che ci siano delle cautele, delle cose a cui i singoli e le imprese devono pensare? Le faccio un esempio. Mia figlia, che ha 15 anni, ora è una matricola. Si sta chiedendo se questo è il tipo di processo di IA generativa che potrebbe utilizzare. So che molte istituzioni educative stanno cercando di capirlo. E quello che le ho detto è che è qualcosa che aumenta la tua identità e ciò che sai e stai imparando, non è un sostituto e per favore non mettere qualcosa in questo strumento e poi schiaffarlo su un pezzo di carta e pensare di aver finito [Dio ha detto] non farlo. Questa è la cautela che ho a casa. Ma per quanto riguarda le aziende che vedono arrivare questo strumento, devono pensare a delle precauzioni o a dei controlli, oppure non sappiamo ancora quali siano i potenziali svantaggi?

JD Plagianis:

I due spazi che vedo con questo, uno l'abbiamo già toccato, il "sufficientemente buono". Se si riesce ad arrivare a un livello sufficientemente buono, le persone lo adotteranno a prescindere da tutto. Non si può impedire loro di usare un programma di intelligenza artificiale generativa per scrivere il loro saggio. Potete incoraggiarli a non farlo, ma potrebbero provarci lo stesso, no? Perché è abbastanza buono, abbastanza comodo. L'altro lato è costituito dai sistemi di fiducia che abbiamo costruito come società. Abbiamo un sacco di cose autorizzate. Abbiamo un sacco di regolamenti in spazi come la mia sanità, o spazi legali. Questi sono spazi in cui non vedo una rapida disruption. 

Ad esempio, se avessi un medico AI sul mio telefono, sarebbe fantastico se fossi qualcuno che non ha accesso a un medico per un motivo o per l'altro. Magari mi trovo in una comunità non servita o poco servita, oppure sono in mezzo all'oceano e non ho accesso, sarebbe fantastico. Ma questi medici AI non hanno la licenza, la supervisione e la fiducia che la nostra comunità medica ha stabilito. Quindi, anche se ci fosse un altro robot che cerca di ridurre la quantità di cattivi consigli che il medico AI sta dando, non lo accettereste subito. Credo che ci vorranno molti anni prima di abbandonare i nostri medici di famiglia di fiducia e le licenze per arrivarci, ma è una buona domanda, perché queste IA generative stanno superando o superano i punteggi dei laureati in molti di questi campi autorizzati. 

Penso quindi che la questione si riduca alla velocità con cui le persone si fidano delle cose e il modo più rapido per arrivarci è dimostrare la fiducia, costruire la fiducia. E ci sono milioni di spazi diversi in cui, come start-up o come impresa, si può spingere su questo aspetto che si scontra immediatamente con le strutture di fiducia che abbiamo. Provate a farlo per il vostro programma preferito di Netflix, traducetelo in una lingua diversa e questo è un ottimo modo per costruire la fiducia che faccia un buon lavoro. Non iniziate a cercare di tradurre documenti legali da una lingua all'altra senza la supervisione di un avvocato esperto, o non cercate di progettare o architettare le fondamenta di un edificio in una zona sismica senza che un ingegnere professionista le esamini; forse quell'ingegnere professionista potrebbe usare l'IA generativa per accelerare il suo processo, ma non lo sostituirebbe immediatamente.

Dayle Hall: 

Questi due esempi credo siano ottimi casi d'uso. Ci sono alcuni esempi in cui si può chiedere all'IA generativa di fare qualcosa, si può controllare. Il termine "sufficientemente buono" è quello che hai usato tu, e mi piace, ma ci sono cose per le quali è ancora necessario l'intervento di un umano, di un esperto, di qualcuno che abbia un'esperienza diversa. In alcuni dei podcast che abbiamo realizzato, abbiamo aggiunto un paio di persone provenienti dalle risorse umane, da chi ha a che fare con le persone. E credo che in queste conversazioni abbiamo parlato di IA responsabile, di etica dell'IA, di assicurarsi che quando si introduce questo tipo di cose nelle organizzazioni, ci siano dei controlli, non sia qualcosa che continui a promuovere pregiudizi, quindi pregiudizi all'interno dei modelli di IA, un'altra cosa di cui abbiamo discusso. Ritiene che i team delle risorse umane, le persone che sono davvero impegnate con le persone in un'azienda, abbiano un'opportunità per loro o ci sono troppi rischi per cui sarà davvero difficile per loro sfruttarla?

JD Plagianis:

Penso che, proprio come qualsiasi altro settore, le risorse umane dovranno abbracciarlo se vogliono essere in grado di gestire le richieste del futuro. Siamo in un momento come quello in cui si sfrutta il fuoco o l'elettricità. Si può dire che non funziona ancora per me, che non funziona ancora per me, ma se si continua a dirlo, si rischia di passare completamente inosservati e di diventare irrilevanti. E quindi bisogna abbracciarlo in modi come Excel. Excel è stato il più grande strumento di lavoro mai creato. Lo abbiamo sulla nostra [Investa]. Lo usiamo per tutto quello che c'è sotto il sole. Non è necessario ottenere il permesso del reparto IT per utilizzare Excel per un caso d'uso. Basta avere una bella licenza per l'azienda e tutti ce l'hanno. E vedo che questi strumenti di intelligenza artificiale e automazione devono diventare più simili. In passato abbiamo avuto soluzioni low-code e no-code, su cui il pubblico potrebbe essere diviso: alcuni pensano che sia la cosa più bella di sempre, altri che sia in realtà un'esimente. 

Ma il punto è che ora possiamo disporre di questi strumenti e avere un'interfaccia di conversazione in linguaggio naturale per arrivare dove vogliamo, in modo che l'intero problema del low-code e del no-code sia quasi completamente risolto perché si ottiene un vero codice scritto da un computer che può poi tornare indietro e modificarlo o spiegarlo o mantenerlo in futuro per adattarlo alle esigenze in movimento. Tramite l'apprendimento per rinforzo, può modificare il codice al volo e continuare ad aggiornare il motivo per cui lo sta modificando o utilizzare modelli precedenti, lavorando essenzialmente per l'intera pipeline MLOps. Sono molto entusiasta di queste capacità.

Dayle Hall:  

Si. Mentre stiamo registrando questo podcast, stamattina abbiamo lanciato qualcosa che non è completamente basato su GPT-4, ma si chiama SnapGPT. L'intelligenza artificiale è stata utilizzata in background per aiutare a creare e suggerire le pipeline per collegare l'azienda alle applicazioni e ai dati. Ma fino all'uscita di GPT-4, l'interfaccia era ancora un po' macchinosa, dovevamo ancora passare attraverso lo strumento. Ma ora che lo abbiamo unito, il nostro CTO lo ha descritto come un'opportunità per le persone che non sono sviluppatori, che non devono costruire il codice, e lo ha usato davvero, il nostro CEO. 

Il nostro CEO è un uomo intelligente. È il fondatore di Informatica, il fondatore di SnapLogic. Quindi è chiaramente intelligente. Ma ha usato l'esempio di un amministratore delegato che può dire: ok, qualsiasi cliente, fan che si è impegnato con noi negli ultimi 12 mesi, può effettivamente inserire la richiesta. Lo strumento costruirà le pipeline di dati, collegherà le applicazioni e fornirà un risultato. Mentre prima doveva rivolgersi alle operazioni di vendita o di successo dei clienti, oppure andare a cercare da qualche parte e poi costruire un report, analizzare i dati e probabilmente utilizzare fogli di calcolo e tabelle pivot solo per avere una visione d'insieme. In qualità di CEO, anche un semplice CMO può probabilmente utilizzare questo tipo di materiale.

JD Plagianis:

Questa è davvero una notizia fantastica. E penso che, proprio come Excel è presente sui computer di tutti, tutti saranno in grado di costruire queste pipeline di enorme portata per realizzare i propri lavori, e che questo renderà davvero confusa la linea di demarcazione tra sviluppatori e non sviluppatori. Avrete bisogno di chiamare le persone solo quando avrete qualcosa di personalizzato. Oppure, nel mio caso, lavoro nel settore sanitario e la sanità ha alcuni dei dati peggiori in assoluto. 

Ho lavorato nella distribuzione, nella produzione e nella finanza. Non ho mai visto nulla di simile alla sanità. Abbiamo modelli terribili, il che è interessante perché probabilmente dovrebbero essere i dati più sicuri e sacri che si possa pensare, che i vostri dati siano perfetti lì dentro, giusto? È possibile vedere i propri dati per migliorarli nello stesso modo in cui si può vedere il proprio rapporto di credito, l'interoperabilità che esiste da molto tempo per la finanza? Potete andare in Alaska e prelevare denaro dalla vostra banca, non importa quale bancomat usiate. Non si può fare lo stesso con le cartelle cliniche, anche se è una cosa che ci piacerebbe avere. In questo momento bisogna insegnare ai computer la struttura delle cose, perché non è delineata in modo così chiaro o netto come qualcosa che proviene dalla finanza, dove l'amministratore delegato può dire: "Ehi, dammi questo", e capisce quali tipi di campi attraversare, come combinare queste cose perché le ha viste un milione di volte. 

Nel settore sanitario non disponiamo di viste coerenti, ma abbiamo modelli come FHIR che descrivono le interazioni con i pazienti come oggetti, ma non tutti i dati si adattano in modo pulito a questo modello nel modo in cui vengono archiviati. Quindi c'è ancora un elemento umano in molte di queste cose. Mi sono chiesto se l'intelligenza artificiale generativa sia un buon modo per affrontare questo problema. Il problema è che non si possono inserire dati come questi in un modello generativo per addestrarlo. Questo è molto chiaro dal punto di vista legale: non si possono condividere i dati dei pazienti con questi modelli giganti che potrebbero sputarli accidentalmente ovunque.

Dayle Hall:

È interessante. Sì, non pensavo che i nostri dati sanitari fossero così assurdi. Ma immagino che se ci avete a che fare ogni giorno, probabilmente ne vedete alcuni che io non vedo. Abbiamo parlato di come gli esseri umani e l'azienda possono utilizzarli, e abbiamo avuto alcuni buoni esempi da diversi tipi di organizzazioni, su come possono sfruttarli. Parliamo in generale, e parleremo di... perché so che l'avete sperimentato con le start-up. 

Pensando all'utilizzo dell'IA per far crescere le vostre aziende, una delle cose che è molto importante, soprattutto in questo momento di crisi economica, è il controllo dei costi, la riduzione delle spese operative, e di solito questa è una delle aree chiave per dire: "Ok, abbiamo bisogno dell'IA". Quello che ho sentito dire da persone come lei nell'altro podcast è che bisogna partire dal problema aziendale che si sta cercando di risolvere e che dire semplicemente "sto cercando di tagliare i costi" non è necessariamente sufficiente. In base alla tua esperienza con le persone con cui hai parlato, e a quanto hai sperimentato nella tua azienda, come può qualcuno in un'organizzazione, in un'impresa, quali sono i modelli di business, i processi di business che dovrebbe esaminare e come può identificarli senza limitarsi a dire: "Ehi, vogliamo l'IA perché stiamo cercando di tagliare i costi"? E quali sono gli aspetti specifici che dovrebbero identificare?

JD Plagianis:

Per rispondere a questa domanda, voglio tracciare un modello mentale parallelo per il vostro pubblico. Pensate all'IA come a un gruppo di alieni super intelligenti e instancabili che sono atterrati sul pianeta e ogni azienda vuole mettere a punto un piano di assunzioni per portare a bordo alcuni di questi alieni. Questo funziona come l'outsourcing ha funzionato negli ultimi 30 anni. C'è stata una grande spinta a farlo per tagliare i costi o per aumentare la scala dei processi, ma non è mai stato perfetto al primo tentativo. Il pendolo tende a oscillare e si verifica un'isteresi rispetto all'obiettivo di costi, qualità e flessibilità, perché non appena si esternalizza un processo, improvvisamente non si dispone più di esperti in materia in grado di adattarsi ai cambiamenti o di innovare in quello spazio. Perciò a volte si ricorre al reshoring. E poi, invece di esternalizzare, si trova un modo diverso di esternalizzare. Alla fine, l'intera torta è cresciuta nel tempo, così tutti stanno meglio e non ha sconvolto la società o creato un gigantesco disastro economico. Ritengo che l'IA, che attraversa molti dei nostri mercati, se la affrontiamo partendo da un caso d'uso in cui diciamo semplicemente: "Voglio fare questa cosa, è meglio per me mettere un umano a farla, è meglio per me mettere un'automazione a farla, o è meglio per me mettere un umano con un'automazione a farla", è qui che entrerà in gioco la leadership delle persone. 

Storicamente, si pensava: "Posso farlo solo con queste persone, oppure perché queste persone lo fanno, possiamo automatizzarlo e toglierlo dai loro piatti". Questi erano i due estremi. Ma ora potete chiedere alle persone che avete di automatizzarlo da sole. Semplicemente chattando con un robot, è possibile coinvolgere persone che possiedono alcune di queste competenze. Ovviamente, queste competenze saranno molto richieste nei prossimi anni. Continuo a sentire parlare di "prompt engineer" e prevedo che a breve ci saranno bot in grado di fare un prompt engineering migliore di quello che fanno gli umani. Quindi, se si adotta un modello in cui si inizia a pensare meno a come svolgere il lavoro oggi e più a come introdurre un processo che potrebbe scalare in modo esponenziale con solo un paio di persone aumentate da tutte queste capacità, si finisce, sia che si tratti di una piccola impresa o di una grande impresa, per non avere quel collo di bottiglia, quel collo di bottiglia dei costi semi-lineari di cui abbiamo parlato all'inizio della chiacchierata.

Dayle Hall: 

Sì. Ho detto che molte organizzazioni - di nuovo, stiamo parlando di automazione dell'integrazione. L'intelligenza artificiale è il livello successivo e so che molti la considerano una riduzione dei costi. Ma uno degli aspetti che ritengo stia diventando sempre più importante non è solo la riduzione dei profitti, ma anche la crescita dei profitti. E ovviamente ci sono un sacco di aziende, fornitori e imprese che cercano di convincervi a sottoscrivere il loro software e a usarlo perché possono aiutarvi a far crescere il fatturato. Se oggi siete in un'organizzazione e state cercando di esaminare un certo tipo di tecnologia o di utilizzo dell'IA per la linea di fondo, dove pensate che siano le opportunità per far crescere la linea di punta? Perché quello che cerco di fare in questi podcast, JD, è che se qualcuno sta ascoltando, voglio che senta qualcosa che gli faccia pensare: "Sai cosa? Dovremmo guardare a questo". Quindi penso che l'aumento dei ricavi sia praticamente il compito di tutti nell'impresa, indipendentemente dalla posizione in cui ci si trova.

JD Plagianis:

Dipende da chi parla al giorno d'oggi. Ci sono molte persone che dicono: "No, il mio lavoro è l'eccellenza operativa. Mi concentrerò su questo aspetto. È compito di qualcun altro preoccuparsi dello sviluppo. Quindi non sono d'accordo. Sono d'accordo con te sul fatto che è compito di tutti far crescere questa torta. Quindi il mio consiglio per i vostri ascoltatori è: se avete un processo esistente, cercate di aumentare il personale esistente per renderlo un processo scalabile che possa accettare più attività se necessario. Se state pensando allo sviluppo di un nuovo business, non dovreste considerarlo dal punto di vista tradizionale: ecco la mia attività, ecco i miei costi con la manodopera e tutto il resto, ed ecco il mio risultato finale. Non dovreste pensare a un'attività basata sull'intelligenza artificiale. È questo che ci permette di scalare dove siamo ora, perché siamo in una società che ha più posti di lavoro aperti, almeno qui negli Stati Uniti, di quante persone siano disposte ad accettarli. Questo non mi dice che le persone non sono disposte a lavorare. Mi dice che le aziende che stiamo cercando di far crescere mettono le persone al centro di un processo che nessuno vuole fare. 

Di recente ho parlato con una signora che stava cercando di dare una svolta al settore assicurativo. La sua idea era: come eliminare il collo di bottiglia creato dai periti assicurativi? Poiché introducono pregiudizi, hanno orari, possono essere in un solo posto alla volta, ce n'è solo un numero limitato in una regione geografica, la risposta che ha avuto è stata quella di elaborare le immagini e prendere altre caratteristiche che sono disponibili gratuitamente o a basso costo, in modo da poter classificare - non c'è AI generativa qui, solo la buona vecchia classificazione - un problema in un problema da 1.000 dollari, un problema da 10.000 dollari e un problema da 100.000 dollari, e poi inviare i periti dove ha più senso. 

E si potrebbe fare tutto questo simultaneamente invece che in modo seriale. E questo permetterebbe di essere pagati più velocemente. Darebbe priorità al lavoro dei periti, in modo da inviarli solo nei luoghi in cui c'è davvero bisogno di quella competenza. Inoltre, poiché si ottengono più dati più velocemente, si possono costruire modelli migliori per le tabelle attuariali, che aiutano le compagnie assicurative a ridurre gli sprechi. Quindi tutti vincono e si finisce per avere un sistema migliore di quello di partenza, perché AI-first. Non è che ogni volta che c'è un problema, devo mandare una persona a vederlo.

Dayle Hall: 

Mi piace questa analogia in termini di opportunità e ruoli. Non credo che molte persone vedano necessariamente il processo svilupparsi in questo modo. Abbiamo parlato un po' di top line, bottom line e di AI e di come può aiutare, di cosa pensare dei processi, dei processi aziendali. Una delle cose che penso, come marketer nel settore IT da circa 20 anni, è che ci sono così tante statistiche che indicano che l'X percento dei progetti tecnologici fallisce. Ci sono sempre delle ragioni e così via. Può trattarsi di un'implementazione di un nuovo CRM, di un call center o di qualsiasi altra cosa. Ci sono tante di quelle statistiche che dicono che i progetti falliscono. Secondo lei, con le tecnologie di intelligenza artificiale corriamo ancora lo stesso rischio, oppure, dato che la curva di apprendimento è minore o che aumenta il personale attuale, c'è ancora il rischio che i progetti IT falliscano? Abbiamo posto questa domanda un po' prima, che riguarda il modo in cui abbiamo i controlli, assicurandoci di essere prudenti con l'IA, ma c'è ancora il rischio di mettere in atto questo tipo di tecnologie e questi processi nella nostra organizzazione?

JD Plagianis:

Anch'io sono molto interessato alla direzione che prenderà questo settore. Molti fornitori si sono affrettati a integrare l'intelligenza artificiale nei loro prodotti e credo che questo possa essere molto vantaggioso dal punto di vista dell'esposizione. Ma in realtà, se si utilizza l'IA per risolvere i propri problemi, e non si utilizzano strumenti che contengono IA e che sono stati progettati per risolvere altri problemi, è qui che si dovrà superare il grande ostacolo della fiducia. Quindi, a seconda della vostra azienda, se non si scontra con i sistemi di fiducia di cui abbiamo parlato prima, dovreste in qualche modo creare un hub di innovazione all'interno della vostra azienda dove le persone che sono già interessate ed entusiaste, e ci sono così tante persone in questo momento interessate ed entusiaste di queste cose sull'IA generativa, possano effettivamente essere esposte e giocare con esse nei loro piccoli spazi. Perché più esempi di successo si possono trovare in tutta l'azienda, non solo in un reparto, più le persone accetteranno di provarlo in altri settori e su scala più ampia. 

Credo che molti fallimenti dipendano dalla leadership, non dall'esecuzione. Spesso, o perché la vendita era sbagliata, o perché si sono create aspettative sbagliate in anticipo, o perché non si è riusciti a soddisfare le aspettative, o perché si è fatto un pessimo lavoro nell'informare le persone su ciò che sarebbe stato risolto, come se ci fosse un disallineamento delle aspettative. Quindi, più velocemente si riesce a cambiare idea, meglio è. E questi strumenti vi permettono di cambiare molto più velocemente perché potete essere più produttivi. Invece di 40 ore di lavoro per poi arrivare alla presentazione e scoprire che è necessario fare un pivot, si possono fare 4 ore di lavoro e fare 4 ore di lavoro per poi fare un pivot. E sono molto interessato a vedere quanto sia valida questa roba generativa. Questi modelli linguistici di grandi dimensioni, dicono, possono risolvere qualsiasi problema che possa essere descritto con il linguaggio. 

Il mio problema è che non sono in due posti contemporaneamente, quindi il mio calendario delle riunioni si riempie. Posso avere una sorta di avatar che va a metà delle mie riunioni in cui mi serve solo una decisione, e sa quali sono le mie preferenze, e sa che tipo di argomenti mi convincerebbero, e può prendere una decisione per me o riassumere qualcosa per me in cui potrei andare a fare un brainstorming con alcune delle persone più intelligenti dell'azienda senza che loro siano presenti e poi mettere insieme una nuova idea da proporre? Queste sono tutte grandi opportunità. Se state ascoltando in questo momento e volete generare questa cosa, chiamatemi perché voglio comprarla.

Dayle Hall: 

Lo adoro. Lo adoro. È un'ottima proposta. Ora mi viene in mente un'idea interessante: il mio CEO potrebbe sfruttare l'opportunità di questo strumento di intelligenza artificiale generativa per ottenere le informazioni di cui ha bisogno. Ora, ovviamente, si tratta essenzialmente di estrarre dati ed esaminarli. Ma cosa significa questo se siete in una start-up o in un'azienda più grande, e avete team tecnici, e i team tecnici sono praticamente responsabili, per la maggior parte, di implementare e gestire e assicurarsi che siano disponibili, queste capacità, che fanno funzionare l'azienda? Qual è l'implicazione per i team tecnici? Avete bisogno di più persone? È necessario che tutti capiscano l'IA o che ci siano più persone con maggiori competenze per avere successo con questo tipo di tecnologia?

JD Plagianis:

Se guardiamo alla maggior parte delle aziende, per come sono strutturate, l'IT è un centro di costo e ha il compito di supportare l'azienda e la sua esecuzione. E spesso questo è uno dei motivi per cui l'IT è un obiettivo per i licenziamenti. La mia aspettativa è che, poiché l'IA abiliterà così tante persone che non hanno necessariamente le competenze che altri hanno passato la vita a sviluppare, le linee di demarcazione si confonderanno e l'IT diventerà meno un centro di costo. Non voglio dire che si decentralizzerà, ma i confini tra le unità aziendali vere e proprie e le strutture informatiche che le supportano cominceranno a fondersi, dove persone che non erano in grado di sviluppare qualcosa, come me, che non sono un artista eppure sono stato in grado di illustrare il libro per bambini che ho curato o scritto o come volete chiamarlo, ma l'ho fatto, non avrei mai potuto farlo nemmeno nella mia più sfrenata immaginazione. Mettevo la penna sulla carta e il risultato era terribile, mentre in pochi secondi avevo un'arte davvero buona. 

Ecco perché credo che troveremo cose straordinarie che usciranno dagli angoli più inaspettati della nostra attività. E credo che tutto dipenda dalle persone e dalle strutture organizzative. Oggi si può essere in un ruolo di database, o in un ruolo di sviluppo software, o in un ruolo di governance. Cosa state facendo per essere più produttivi e meglio integrati nella soluzione dei problemi aziendali rispetto a ieri? Queste sono le persone che avranno successo. Tutti gli altri smetteranno di ricevere promozioni e aumenti. Ma si faranno molti soldi perché tutte queste aziende sono molto più produttive, raggiungono un numero maggiore di persone, le comodità sono alle stelle, sono accessibili alle persone, il costo della vita sta scendendo. Non voglio dire - prima abbiamo parlato del legame morale tra avere un lavoro e la società in cui viviamo, sentirsi bene con se stessi come persone - che mi chiedo se anche questo inizierà a scindersi. Le persone sembrano felici quando hanno uno scopo. Ma si può avere uno scopo ed essere in grado di esplorare nuovi spazi senza la paura di non poter sfamare i propri figli?

Dayle Hall:  

Ci sono sicuramente molte cose su cui riflettere. In uno dei nostri podcast, c'è un ragazzo di nome Steve Nouri. È in Australia e fa parte di un gruppo chiamato AI4Diversity, credo si chiami così. Sto solo ricontrollando, AI4Diversity. Si tratta di un gruppo che riunisce persone a livello globale per discutere le implicazioni dell'IA, per far sì che non siano solo le aziende e le persone che creano tecnologia a mettere in atto i controlli, ma anche le persone che ne subiranno l'impatto. E credo che questo mi abbia fatto sentire più sicuro di quello che sarà per noi umani nella nostra vita quotidiana e sul lavoro, perché lo paragono a quando abbiamo lanciato i social media, quando non avevamo idea di alcune delle implicazioni negative di quello che sarebbe successo. E le operazioni non sono malvagie. Penso solo che non abbiano necessariamente compreso appieno dove si sarebbe andati a parare.

JD Plagianis:

Devono muoversi abbastanza velocemente per stare al passo con tutti, altrimenti muoiono. E questo è il grande problema dell'IA. Se domani sostituissi tutta la mia forza lavoro con l'IA, o anche solo parti fondamentali di essa con l'IA, cosa accadrebbe? Sarò l'azienda di maggior successo al mondo o sarà, come nell'esempio di outsourcing che ho fatto prima, che mi sono mosso troppo in fretta o non ho ottenuto la qualità o il servizio o il costo che volevo e ora devo ricostituire un team e riprovare in un altro modo. Penso davvero che si muoverà abbastanza lentamente da permetterci di evitare una sorta di grande collasso sociale o economico, ma ci porterà in un mondo completamente nuovo di comodità e gioie, che io chiamo "il milione di piccole comodità". E spero davvero che questo sia il futuro, sono un ottimista. Ma una parte di questo è dovuta al fatto di aver visto il modo in cui le aziende operano. Non possono fare qualcosa in un solo anno. È sempre un processo di apprendimento pluriennale, soprattutto in settori come quello sanitario e legale.

Dayle Hall: 

Sì. Sono rimasto colpito da persone come lei, da persone con cui ho parlato in quest'area, tutti hanno un livello di responsabilità personale. Non che si possano correggere o creare queste linee guida, ma tutti sanno che, citando l'Uomo Ragno, da un grande potere derivano grandi responsabilità. E mi sembra che per la prima volta ci siano più persone che ci pensano e che guardano davvero alle implicazioni. Quindi, come padre, penso a questo per i miei figli, per il futuro. Questo mi riempie di fiducia. 

So che potremmo parlare all'infinito, con un sacco di domande che potremmo ancora esaminare, ma non voglio far perdere tempo a tutti, solo a noi due che chiacchieriamo. Ma ho una domanda da farle mentre ci avviciniamo alla fine, perché alcune delle cose di cui ha parlato, l'impresa che dà potere alle persone, credo siano state eccellenti. Ma tu, personalmente, a parte essere potenzialmente uno scrittore di libri per bambini, un editore, come l'hai definito tu, se guardi a un paio d'anni, tre anni, scegli tu l'orizzonte temporale, qual è una delle cose più eccitanti che pensi di questo sviluppo dell'IA, dell'IA generativa o dell'IA in generale, di cosa sei entusiasta, JD, quando pensi alle possibilità?

JD Plagianis:

Credo che la personalizzazione sia una delle cose migliori che possano accadere. Al momento abbiamo istituzioni standard per ogni cosa e queste guidano una sorta di conformità e normalità nel nostro spazio. Ma se volete tornare a casa e vi sentite in un certo modo, la casa capta il vostro linguaggio del corpo e inizia a suonare una canzone che nessuno ha mai sentito, ma che si adatta perfettamente al vostro stato d'animo, o se vostro figlio è un po' troppo veloce in matematica e un po' troppo lento nella crescita verbale, un programma di studio può essere regolato in un attimo per adattarsi e aiutare a provare diversi modelli di apprendimento. Tutte queste piccole comodità sono il futuro. E la mia speranza è che saremo in grado di muoverci abbastanza velocemente da far sì che tutti coloro che hanno dovuto rinunciare a qualcosa per dare la priorità o per privare di priorità qualcosa che era importante per noi nella vita, avranno una seconda possibilità di risolvere quei problemi o di impiegare quel tempo perché avremo molto più tempo libero generato da tutte queste piccole comodità. È questo che mi entusiasma.

Dayle Hall: 

Alcune risposte sorprendenti. Come lo chiamavate allora, un milione di piccole comodità? 

JD Plagianis:

Un milione di piccole comodità.

Dayle Hall:

Un milione di piccole comodità. Non potrei pensare a un modo migliore per chiudere il podcast. Se sono là fuori e sto pensando a questo, un milione di piccole comodità è qualcosa che porterò con me. E vedremo cosa ci riserverà il futuro. Ma credo che sia un momento emozionante. Mi riempie di gioia il fatto che le persone siano davvero intelligenti come lei. Alcune delle altre persone con cui ho parlato stanno pensando di farlo nel modo giusto, non solo pensando a come aiutare le tecnologie e le aziende, ma anche le persone e aiutarle nella loro vita ed essere più produttive. 

Allora, JD, grazie mille per aver partecipato a questo podcast. È stato un piacere.

JD Plagianis:

È stato un piacere assoluto anche da questo punto di vista. Apprezzo che abbiate creato questi spazi di discussione perché, come avete detto, le persone stanno finalmente iniziando a parlare di queste cose e ad assumersi le proprie responsabilità. E credo che sia perché possono sentirlo e ascoltano le voci che pensano a queste cose.

Dayle Hall: 

Un modo fantastico per concludere. Grazie a tutti per aver ascoltato questo episodio di Automatizzare le imprese con un milione di piccole comodità. Qui è Dayle Hall, CMO di SnapLogic, che chiude la puntata. Ci vediamo alla prossima puntata.